package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CatchClient;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 * 服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private CatchClient catchClient;


    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透---缓存空对象
//        Shop shop = catchClient.queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 解决缓存击穿---互斥锁
//        Shop shop = queryWithMutex(id);

        // 解决缓存击穿---逻辑过期
        Shop shop = catchClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }

        return Result.ok(shop);
    }

    // 应对缓存穿透策略--缓存空对象
//    public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
//        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        //1.从redis中查询商铺缓存
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        //2.判断缓存是否存在具体值
//        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//            //3.存在，直接返回
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
//            return shop;
//        }
//        // 判断缓存是否存在空值null,在第二次查询不存在的店铺id时就会执行这一句，直接返回给前端，不再查询数据库
//        // ""不等于null
//        if (shopJson != null) {
//            return null;
//        }
//        //4.不存在，根据id去查询数据库
//        // mybatis连一行sql都不用写了，直接底层封装了 getById ，调用就行
//        Shop shop = getById(id);
//        //5.数据库中也不存在
//        if (shop == null) {
//            //将空值写入redis
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//            return null;
//        }
//        //6.数据库中存在，写入redis
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//        //7.返回
//        return shop;
//    }


    // 定义一个线程池
//    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    // 应对缓存击穿的策略---逻辑过期
    // 在互斥锁方法的基础上修改，不设置TTL，而是设置一个expireTime属性，佛系返回值有旧的值也传回，开辟新线程来重建缓存
//    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
//        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        //1.从redis中查询商铺缓存
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        //2.判断缓存是否存在具体值
//        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
//            //不存在，直接返回null
//            return null;
//        }
//        //3.存在，需要先把json反序列化为对象
//        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
//        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
//        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
//        //4.判断缓存是否过期,如果过期时间在当前时间之后
//        if (redisData.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
//            //4.1.未过期,直接返回店铺信息
//            return shop;
//        }
//        //4.2.已过期，需要缓存重建
//        //5.缓存重建
//        //5.1.获取互斥锁
//        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
//        boolean lock = tryLock(lockKey);
//        //5.2.判断是否获取锁成功
//        if (lock) {
//            //5.3.成功获取锁，开启独立线程，在独立线程实现缓存重建
//            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
//                // 重建缓存
//                try {
//                    this.saveShop2Redis(id, 20l);
//                } catch (Exception e) {
//                    throw new RuntimeException(e);
//                } finally {
//                    // 释放锁
//                    unLock(lockKey);
//                }
//            });
//        }
//        //5.4.未获取锁，返回商铺信息
//        return shop;
//    }

    // 应对缓存击穿的策略---互斥锁
    public Shop queryWithMutex(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //1.从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2.判断缓存是否存在具体值
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            //3.存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }

        // 4.判断缓存是否存在空值null,在第二次查询不存在的店铺id时就会执行这一句，直接返回给前端，不再查询数据库
        // ""不等于null
        if (shopJson != null) {
            return null;
        }

        // 5.既没有命中数据也没有命中"",开始缓存重建
        // 5.1.尝试获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean lock = tryLock(lockKey);
            // 5.2.未获取到锁
            if (!lock) {
                // 休眠一段时间,时间到了就重新查询redis
                Thread.sleep(50);
                queryWithMutex(id);
            }
            //5.3.成功获取到锁,根据id去查询数据库
            // mybatis连一行sql都不用写了，直接底层封装了 getById ，调用就行
            shop = getById(id);

            // 模拟重建的延时
            Thread.sleep(200);

            //6.数据库中也不存在
            if (shop == null) {
                //将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            //7.数据库中存在，写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            //8.释放互斥锁
            unLock(lockKey);
        }

        //9.返回
        return shop;
    }

    // 获取锁
    private boolean tryLock(String key) {
        // 执行redis的setnx命令来创造一个锁
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    // 释放锁
    private void unLock(String key) {
        // 执行redis的del命令来删除一个锁
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    // 重建缓存，把shop数据存到redis中,带逻辑过期
//    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
//        // 1.查询店铺数据
//        Shop shop = getById(id);
//        Thread.sleep(200);
//        // 2.封装逻辑过期时间
//        RedisData redisData = new RedisData();
//        redisData.setData(shop);
//        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
//        // 3.写入redis
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(LOCK_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
//    }

    @Override
    @Transactional
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空！");
        }
        //1.更新数据据库
        //mybatisplus中封装的方法
        updateById(shop);
        //2.删除缓存,再查询的时候会调用queryById方法重新写入redis
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        // 4.解析出id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4.1.截取 from ~ end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2.获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3.获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        // 5.根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        // 6.返回
        return Result.ok(shops);
    }
}
